¿Qué es panda y cómo puedes usarlo en el campo de TI?

¿Cómo instalar y configurar los pandas?

Si desea utilizar el panda para analizar los datos, debe instalar la biblioteca y configurarlo. Por lo tanto, preparé bajo información preciosa sobre los requisitos del sistema y sobre la guía de instalación.

Requisitos del sistema PANDAS

Para instalar y usar panda, debe haber instalado Python 3.6 o una versión más reciente. Pandas es compatible con la mayoría de los sistemas operativos, incluidos Windows, MacOS y Linux. Es importante verificar los requisitos del sistema para asegurarse de tener todo lo que necesita para instalar y usar los pandas.

Guía de instalación de panda

Hay varias formas de instalar panda, pero la forma más fácil es usar un administrador de paquetes como PIP.

Sigue estos pasos:

• Abra el terminal e ingrese el comando PIP Instalar panda. Él descargará e instalará panda.
• Después de la instalación, es posible verificar si los pandas se han instalado correctamente insertando el pedido Panda de importación En Python.
• En caso de problemas con la instalación, puede consultar la documentación oficial de Pandas o buscar soluciones en línea.

Estructuras de datos en el panda

Pandas ofrece dos estructuras de datos principales:

1. DataFrame-US
2. Serie de datos

Estas estructuras de datos se construyen sobre la base del número y las librerías Matplotlib.

DataFrame-US

Un datos calculados es una estructura de datos tabulares de dos dimensiones, similar a una tabla de una base de datos relacional o una hoja de cálculo de Excel. Los datos pueden contener datos de diferentes tipos, incluidos valores numéricos, cadenas y datos y horas.

Los datos de PANDAS se usan comúnmente para manipular y analizar datos de CSV, Excel y Base de datos. Para crear un Flopherme, puede usar una matriz numérica o una lista de diccionario.

Serie de datos

Una serie de datos es una estructura de datos unidimensional, similar a la pintura unidimensional o una columna en una tabla de base de datos. La serie de datos puede contener datos de cualquier tipo, incluidos valores numéricos, cadenas y datos y horas.

La serie Pandas se usa comúnmente para manipular y analizar los datos mediante un solo archivo o columna en un Flopherm. Para crear dicha serie, le recomendamos que use una lista de Python o una matriz numérica.

Operaciones fundamentales con Panda

Para usar el panda en el campo de TI, primero debe conocer las operaciones fundamentales de esta biblioteca. ¿Qué son esos? Bueno, los preparé a continuación:

Importar y exportar datos

Datos de importación:

• CSV: función Read_csv () Lea los datos de los archivos CSV (Data.csv).
• Sobresalir: función Read_excel () Lea los datos de los archivos de Excel (Data.xlsx).
• SQL Date Baze: función Read_sql () Lea los datos de las tablas SQL (Seleccione * de MyTable, MyDB).

Exportación de datos:

• CSV: función To_csv () Guardar datos en los archivos CSV (Data.csv).
• Sobresalir: función To_excel () Guarde los datos en el archivoY sobresalir (Data.xlsx).

Limpieza de datos

La limpieza de datos es una parte importante del análisis de datos. Panda proporciona funciones para eliminar los datos faltantes, eliminar los duplicados y reemplazar los valores.

• Falta Eliminación: función goteo () Eliminar las líneas con valores faltantes (Dropna (subconjunto =[‘age’]Jugar = true)).
• Eliminar duplicado: función Drop_dupplicates () Eliminar las líneas duplicadas (Drop_dupplicates (subset =[‘name’]Jugar = true)).
• Reemplazo de valores: función sustituto() Reemplaza valores específicos (reemplazar (np.nan, 0, inplace = true)).

Explore y analice los datos en el panda

• Filtración: Funciones loc[] Y ILOC[] Filtro de datos basado en criterios (Data_filtered = data[data[„age”] > 18]).
• Grupo: función Groupby () Datos de grupo después de columnas (grouped_data = data.groupby («país»)).
• Estadísticas descriptivas: función describir() Proporciona una descripción general de los datos (Data.dessCrice ()).
• Promedio: función Significar() Calcule las columnas medianas (datos[„price”].Significar()).

Usos avanzados de panda

Además de las funciones básicas, Pandas también ofrece una serie de características avanzadas para la gestión de datos. Estos son algunos de los usos avanzados de los pandas:

1. Gestión de tiempo y datos

Panda ofrece una serie de funciones fuertes para la gestión del tiempo y los datos. Estas funciones permiten a los usuarios manipular y analizar los datos de manera efectiva. Por ejemplo, es posible usar la función PD.TO_DATETIME () Para convertir los datos en el formato temporal y manipularlos de manera efectiva.

2. Ver datos

Pandas también es una herramienta fuerte para ver los datos. Ofrece una serie de funciones de pantalla, que incluyen diagramas, gráficos y mapas de calor. Estas funciones permiten a los usuarios ver los datos de una manera más simple e identificar tendencias y modelos.

3. Rendimiento y optimización de conjuntos de datos

Panda es conocido por su alto rendimiento y por la capacidad de administrar grandes conjuntos de datos. Para optimizar el rendimiento, los usuarios pueden usar funciones avanzadas como Aplicar () y map ()para administrar los datos de manera efectiva. También ofrece una serie de opciones de optimización como Halloween = verdaderolo que permite a los usuarios cambiar los datos existentes en lugar de crear nuevos niños.

¿Cómo usar panda en sus proyectos de TI?

Esta biblioteca de análisis de datos se ha convertido en una herramienta esencial para una amplia gama de campos:

• Si trabaja en el campo de las finanzas, puede usar el panda para analizar los datos del mercado de capitales e identificar modelos y tendencias.
• Si trabaja en el campo de la biología, puede usar panda para analizar datos genéticos e identificar genes y mutaciones asociadas con ciertas enfermedades.
• Si trabaja en el campo de la ingeniería, puede usar el panda para analizar los datos de temperatura y presión para optimizar el rendimiento de los automóviles y el equipo.

Aquí hay algunos ejemplos específicos sobre cómo puede usar panda en sus proyectos de TI:

1. Importación y exportación de datos: Panda puede importar datos de varios formatos, como CSV, Excel, SQL, JSON y muchos otros. También puede exportar datos a diferentes formatos que se utilizarán en otros programas o para compartir con otros.

2. Limpieza y procesamiento de datos: Panda ofrece una amplia gama de herramientas de limpieza y procesamiento de datos, como la eliminación de datos faltantes, la corrección de errores y el procesamiento de valores aberrantes. Al mismo tiempo, se puede usar para transformar los datos en un formato adecuado para un análisis posterior.

3. Análisis de datos: Panda ofrece una amplia gama de funciones de análisis de datos, como el cálculo de las estadísticas descriptivas, la agrupación de datos y la realización de pruebas estadísticas. Al mismo tiempo, se puede usar para identificar modelos y tendencias de datos.

4. Ver datos: Panda ofrece una amplia gama de visualización de datos, como la creación de diagramas lineales, histogramas, barras y diagramas de dispersión. Las opiniones pueden ayudarlo a comprender mejores datos e identificar modelos y tendencias.

¿Cómo aprender el panda?

Si desea aprender el panda, hay muchos recursos y documentación disponibles en línea. Le darán una base sólida para comenzar a trabajar con el panda y desarrollar sus habilidades de análisis de datos.

Recursos oficiales de pandas

El primer lugar que debe buscar para aprender Panda S es la documentación oficial en el sitio web pandas.pydata.org. Aquí encontrará mucha información sobre cómo instalar panda, cómo trabajar con citas, cómo administrar datos y más. La documentación está muy bien estructurada y fácil de navegar y los ejemplos de código son muy útiles.

Cursos en línea

Si prefiere aprender el panda a través de un curso en línea, hay muchas opciones disponibles. NewTech Academy es un ejemplo de una plataforma que ofrece cursos de IT, donde puede aprender de los expertos del sector.

Además de los cursos de TI generales, en NewTech ofrecemos un curso especializado de analistas de datos, en el que Panda juega un papel muy importante. Dentro de este curso en línea, adquirirá un conocimiento profundo del uso de esta biblioteca para la gestión, análisis y formación de datos para el modelado estadístico y el aprendizaje automático.

Foro y comunidad en línea

Al trabajar con el panda, puede tener problemas o tener preguntas. En tales situaciones, es útil tener una comunidad en línea que se utilizará para pedir ayuda. Un ejemplo de esta comunidad es el desbordamiento de pila, en el que puede encontrar respuestas a sus preguntas y recibir sugerencias de otros usuarios expertos.

Además de la documentación oficial y los cursos en línea, también hay muchos libros y recursos adicionales para aprender el panda. Por ejemplo, «Python for Data Analysis» de Wes McKinney es un excelente recurso. También hay muchos tutoriales y blogs en línea que pueden proporcionarle información preciosa y ejemplos de código.

Nuestra conclusión?

Panda es la clave para abrir las puertas de un mundo de datos complejo. Con cada línea de código, transforma la información bruta en intuiciones preciosas, lo que demuestra que usted es el maestro de su universo analítico. Piense en él como un socio de confianza en la exploración constante de los datos.

¡Así que no tengas miedo de hacer este viaje! Con el panda, puede analizar, interpretar y ver los datos con una facilidad que tendrá un impacto. Comience hoy y transforme los desafíos en oportunidades. ¡Regístrese para nuestro curso de analistas de datos y conquistamos el mundo de los datos juntos!